基于口令验证之可重构算粒集研究与实现

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时间:2018-07-09

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1、基于口令验证之可重构算粒集研究与实现第1章绪论1.1研究背景与意义计算机软件的运行主要有赖于指令的执行,但指令执行的速度越来越不能满足日益复杂的大型应用软件的需求,虽然指令做了较多优化提升,比如从复杂指令集向精简指令集的转变,提高CPU内部寄存器设备的利用率,指令流水线的微观并行执行等,虽然在一定程度上提高了计算机的运行速度[1],但依然不能满足复杂应用软件对设备执行速度的需求,而现场可编程门阵列FPGA的出现,在一定程度上可以满足大型应用软件对速度的要求,但现场可编程门阵列广泛应用于各种逻辑运算中,是面向通用领域的计算,而非面向

2、特定应用[2]。因此本文提出基于口令验证的可重构算粒,即面向特定领域口令验证应用,通过在该领域使用可重构算粒,不仅能够减少使用服务器,同时可以百倍提升验证字典集的口令速度,充分说明了面向口令验证领域使用可重构算粒集的优越性。由于互联网中存在大量的zip加密文件,部分加密文件内容可能是国家所需要的,对于模拟大量加密zip文件,指令技术是可以设计实现的,但是对于验证加密zip文件的正确口令,计算机指令验证的速度就满足不了复杂口令集的需要,因为对于某个特定加密zip文件,它的字典集数量较大,在较大的字典集中验证出正确口令的存在,由通用服

3、务器去实现,速度较慢,通过在口令验证中可重构算粒集的使用,经过不同平台实验的对比,在FPGA上通过可重构算粒验证出的口令验证速度,比指令执行的口令验证速度提升了一百倍左右。该实验说明通过面向特定领域可重构算粒集的使用,在降低服务器资源消耗的同时,速度方面也可以满足加密文件需要验证大量的字典集的需求。..1.2国内外研究现状最初,由于具有较复杂指令系统的计算机有较强处理计算的能力,在一定程度上提高计算机的执行效率,但1979年以来,美国国册大学伯克莱分校,以帕特逊教授带头的教授老师们深入研究和分析了复杂指令集计算机运行的各种问题,发

4、现复杂指令集计算机还是存在一些问题,在计算机各种程序运行的过程中,各种指令执行的频率是不一致的,即有些指令被经常频繁调用执行,但有些指令可能在一天的运行当中,仅仅出现一次,利用率很低,而这些频繁使用的占日常应用指令系统的20%的口令大约在计算机执行中被调用了约80%,由于复杂的指令集的存在,必然要求复杂的处理器设计,当然处理器的复杂性,也需要电路设计的复杂性,配置指令的复杂性,与此同时,这些科学家发现只需要提供大约常用的计算机指令集基本可以满足日常计算机的正常运行,因此,把一些常用的计算机指令比如加,减,乘等组建成精简指令集系统,

5、精简后的指令系统更简单,更优化,同时也减少了指令的数量,但计算机指令从宏观上依然是串行执行,在速度方面仍然有所不足[3],很难满足日渐复杂的大型计算机应用软件对速度方面的需求,计算机指令的执行在自身也做了一些改进,比如并行计算机,多进程,多线程方面的执行,虽然提升了指令执行方面的运行速度,但在大型计算机应用软件方面,显的相对苍白,而大型计算机应用软件却正朝着复杂的趋势发展。..第2章计算机指令和FPGA的执行2.1计算机指令的执行计算机指令是指挥计算机运行的信号和命令,是CPU可以执行的一项基本操作,任何架构的计算机都有它自己的指

6、令系统,是某种系列CPU可以执行的全部操作,不同的CPU,其指令系统不同,是由芯片的开发者设定好的一组数字集合,程序就是一系列按特定顺序安排的指令集合,是用户为了让计算机完成特定任务,用指令编写完成的集合序列,一连串执行程序的过程就是计算机的工作过程。在计算机启动后,计算机把程序加载到ram中,之后,计算机指令便开始宏观上串行的执行[6]。由于每条计算机指令都需要经过取指译码分析执行,时间花费较大,但CPU空闲率较高,CPU的利用率不高,因此将指令分成不同部分的小段分步执行,大致按5个层次分步执行计算机指令流水线,每一层次的指令段

7、执行完毕,才能提交到下个层次段的执行,但在该层次上,又有紧跟其后的其它顺序指令分段按照流水线的形式排队依次执行,这样形成的分段分层次的多区间并行执行减少了不同分段模块的延迟时间,减少了指令周期需要执行的总时间,提高了程序的运行速度。下面简单介绍一下指令执行的原理:CPU内部由不同的与或非等门器件和触发门电路组成,每遇到一个指令周期,与或非门电路将分析计算出的数值传给触发门电路,一个指令周期结束,下一个指令周期开启时,触发门电路又会收到与或非等门电路计算出的新的数值,这就是一连串指令执行在CPU内部的体现,而指令流水线的工作原理就是

8、将前后紧接的指令集由与或非门等门电路分化为不同的模块段,将这些不同的模块段连接到不同的触发门电路,这样经不同的与或非等门电路由触发电路在指令周期内触发,能够将减少正常延迟时间计算出的数值传给触发电路,这样的指令集的并发执行提高了CPU的利用率,减少

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